Le lambda-calcul a deux modèles d'implantation principaux: les machines abstraites, utilisées pour l'appel par nom, par valeur, etc., et les réseaux d'interaction, utilisés pour la réduction optimale, les évaluateurs à la Mackie, etc. La nature très distribuée des réseaux d'interaction ne permet pas, en général, de décrire précisément la stratégie qu'ils implantent et ces deux modèles d'implantation semblent complètement déconnectés. J'établis une connexion entre ces deux mondes en proposant des traductions des stratégies habituelles du lambda-calcul dans les réseaux d'interaction. Ces traductions reposent sur l'idée très simple d'introduire un jeton d'évaluation qui séquentialise certaines réductions. Les stratégies traitées sont l'appel par nom, par valeur, par nécessité et la stratégie « fully lazy ». Je fais le lien avec les travaux de Lippi et Lang.